paddleocr利用c++部署
时间: 2023-10-06 08:09:59 浏览: 52
paddleocr可以利用C++进行部署。你可以使用PaddlePaddle提供的fluid_inference库来进行C++推理部署。你可以在PaddlePaddle的官方文档中找到关于在Windows上使用C++进行推理部署的指南。该指南会提供详细的步骤和示例代码,帮助你完成部署。
参考链接:
1. PaddleOCR源码:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
2. PaddlePaddle官方文档 - C++推理部署:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/en/guides/05_inference_deployment/inference/windows_cpp_inference_en.html
3. 在Windows上使用VS编译PaddleOCR:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.0/deploy/cpp_infer/docs/windows_vs2019_build.md
相关问题
paddleocr如何使用opencv c++ 部署
PaddleOCR 支持 C++ 接口,因此可以与 OpenCV C++ 库结合使用进行部署。
以下是使用 OpenCV C++ 部署 PaddleOCR 的基本流程:
1. 安装 PaddlePaddle 和 PaddleOCR
可以参考 PaddlePaddle 和 PaddleOCR 的官方文档进行安装,安装完成后,确保可以正常运行 PaddleOCR 的 Python Demo。
2. 创建 C++ 项目
使用 CMake 创建 C++ 项目,并将 OpenCV 库链接到项目中。
3. 加载模型
在 C++ 代码中加载 PaddleOCR 模型,可以使用 PaddlePaddle 提供的 C++ 接口。
4. 处理图像
使用 OpenCV C++ 库读取和处理图像。可以使用 OpenCV 提供的函数将图像转换为 PaddleOCR 模型所需的格式。
5. 进行 OCR 识别
将处理后的图像输入到 PaddleOCR 模型中进行 OCR 识别,并获取识别结果。
6. 输出结果
将识别结果输出到控制台或保存到文件中。
需要注意的是,具体的实现细节会因为不同的项目而有所不同,需要根据实际情况进行调整。
请写出paddleocr c++部署代码
当然可以!以下是一个简单的PaddleOCR C++部署代码示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <paddle_api.h>
using namespace std::chrono;
int main() {
// 加载模型
paddle::lite_api::MobileConfig config;
config.set_model_from_file("path/to/model");
config.set_threads(1);
config.set_power_mode(paddle::lite_api::PowerMode::LITE_POWER_HIGH);
paddle::lite_api::MobilePredictor predictor(config);
// 读取图像
cv::Mat img = cv::imread("path/to/image");
if (img.empty()) {
std::cerr << "Failed to read image!" << std::endl;
return -1;
}
// 图像预处理
cv::Mat input;
cv::cvtColor(img, input, cv::COLOR_BGR2RGB);
cv::resize(input, input, cv::Size(640, 640), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
input.convertTo(input, CV_32FC3, 1.f / 255.f);
paddle::lite_api::Tensor input_tensor;
input_tensor.Resize({1, 3, input.rows, input.cols});
auto* input_data = input_tensor.mutable_data<float>();
memcpy(input_data, input.ptr<float>(), input.total() * sizeof(float));
// 执行推理
paddle::lite_api::Tensor output_tensor;
predictor.Run({input_tensor}, {&output_tensor});
// 解析结果
auto* output_data = output_tensor.data<float>();
std::vector<std::vector<int>> boxes;
std::vector<std::vector<std::string>> texts;
int output_size = output_tensor.numel();
for (int i = 0; i < output_size / 6; ++i) {
float* data = output_data + i * 6;
std::vector<int> box = {static_cast<int>(data[0] * img.cols),
static_cast<int>(data[1] * img.rows),
static_cast<int>(data[2] * img.cols),
static_cast<int>(data[3] * img.rows)};
std::vector<std::string> text;
for (int j = 0; j < 5; ++j) {
text.push_back(std::to_string(data[j + 5]));
}
boxes.push_back(box);
texts.push_back(text);
}
// 打印结果
for (size_t i = 0; i < boxes.size(); ++i) {
std::cout << "Box: ";
for (const auto& point : boxes[i]) {
std::cout << point << " ";
}
std::cout << "Text: ";
for (const auto& t : texts[i]) {
std::cout << t << " ";
}
std::cout << std::endl;
}
return 0;
}
```
请注意,上述代码仅为示例,你需要根据你的具体环境和模型进行适当的修改和配置。此外,你还需要安装相关的依赖项和头文件,并将模型文件和图像路径替换为正确的路径。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![cpp](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)